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クラウド技術を活用したAI画像解析ソリューション

クラウド技術と画像処理技術やAI・機械学習に関する知見を組み合わせ、画像解析やPoC、プロトタイプ開発においてお客さまの課題解決を支援いたします。

サービス内容

画像解析やPoC（Proof of Concept）、プロトタイプ開発において、お客さまがお持ちの課題に対し、アルゴリズムの高度化・効率化を図るとともに、クラウド技術の活用を含めたコンサルティング・技術開発などを通じて課題解決を支援いたします。クラウド技術の活用により、リソースの有効活用、コンセプト実証の迅速化などの効果が期待できます。AI・機械学習を利用した画像解析、WEBを介した解析ツールのプロトタイプ開発など、お客さまのニーズに合わせて様々なサービスを提供いたします。

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キーワード

画像処理、画像解析、特徴量抽出、AI（人工知能）、機械学習、クラウド、Amazon Web Services （AWS）*1、WEBアプリケーション、プロトタイプ開発、PoC、高度化、効率化、衛星画像、分散処理、並列処理

適用例

  • 画像解析、画像認識（物体検出、セグメンテーション）
  • データ分析、可視化
  • データの自動収集、管理

サービスメニュー

  • 技術コンサルティング
  • PoC支援、プロトタイプ開発
  • 技術調査、技術評価
  • WEBサイト、システムの構築
  • 受託研究開発

事例

AI・機械学習を用いて衛星画像から海岸線を自動抽出するWEBアプリケーションの開発

国土交通省国土技術政策総合研究所（国総研）では、海岸侵食の兆候を早期に察知するために、日本各地の砂浜の状態を定期的に確認することを目指しており、その一環として、無償で公開されているSentinel-2の光学衛星画像*2を活用した、安価かつ高頻度にモニタリングが可能な手法の研究とその導入の検討を行っています。

当社はこの取り組みに対して、AI・機械学習や画像処理の技術を駆使して、光学衛星画像から海岸線を自動で抽出する手法及びツールを開発しました。このツールを国総研内外から活用できるようにするために、WEB上で利用できる実証用のアプリケーションをクラウド上に構築しました。

図1

データ提供：国土交通省国土技術政策総合研究所


新たなサービスの検討やビジネスアイデアの実証においては、研究開発段階の手法やアルゴリズムの適用、ハードウェアや必要なリソースの見極めなどが必要であり、試行錯誤を重ねつつ様々な検討を行いながら具体化していくプロセスが必要となります。しかしながら、ビジネス検証におけるPoC段階では、できるだけ手早くプロトタイプを構築することが求められます。

そこで当社は、AI・機械学習とクラウドに関する技術・知見を組み合わせることで、この要求に応えました。クラウド上にWEBサーバを構築し、検証が不十分な研究開発段階のAI・機械学習手法を解析サーバとして別のインスタンス（独立した仮想的なPC）上に構築する構成として、WEBサーバが解析サーバの起動や終了、動作状況を管理することで、AI・機械学習が動作不安定になったとしても、システム全体が安定して稼働し続ける仕組みを構築しました。

このシステム構成には、AI・機械学習手法の検証コスト削減だけでなく、必要時のみ解析サーバを起動することでのクラウド利用コストの抑制や、解析サーバの複数起動と分散処理による高速化といった利点があります。

図2

WEBアプリケーションの構成


サーバ名 機能 起動時間 使用する仮想マシン

WEBサーバ

利用者の要求受付、解析サーバの制御

常時

汎用的なインスタンス

解析サーバ

光学衛星画像、空撮画像の解析処理

必要時のみ

高性能なインスタンス
  • ①WEBサーバが解析サーバを管理
    WEBサーバと解析サーバを分離し、WEBサーバが解析サーバを管理する構成とすることで堅牢性を高めました。WEBサーバは解析処理の状況にかかわらず解析処理を継続して受け付けることができ、解析サーバでの解析処理に異常があった際はWEBサーバが解析サーバを終了させることができるため、アプリケーション全体を安定して動作させ続けることができます。
    クラウドサービスが提供するインスタンスは、一般に高性能なインスタンスほど単位時間当たりの使用コストが高く設定されているため、常時稼働が求められるWEBサーバには汎用的なインスタンスを使用し、解析処理が必要なときだけ高性能なインスタンスを起動して画像解析を行い、解析処理が終了した時点で解析サーバを停止する構成としたことで、システム運用時のコストを大幅に削減することができました。
  • ②高負荷に対応しやすいスケーラブルな構成
    WEBサーバが複数の解析サーバを制御することで画像解析処理を分散して実行できる設計としており、大量の解析要求を高速かつ効率的に処理することができる構成としました。

  • *1Amazon Web Services、および当ウェブサイトで使用されるその他のAWS商標は、米国その他の諸国における、Amazon.com, Inc.またはその関連会社の商標です。
  • *2Contains modified Copernicus Sentinel data 2021, processed by National Institute for Land and Infrastructure Management.